Jinan Warrayat
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TII推出Falcon Reasoning：全球顶尖70亿参数AI模型，性能超越更大规模模型
- 阿拉伯联合酋长国阿布扎比 - 星期二, 06. 一月 2026
- AETOSWire
- Falcon H1R 7B将先进的推理能力融入紧凑型70亿参数模型，该模型针对速度和效率进行了优化
- TII的最新AI模型在关键基准测试中超越了微软、阿里巴巴和英伟达等规模更大的竞争对手
阿布扎比先进技术研究委员会（ATRC）下属的重要应用研究机构——科技创新研究所（TII）发布新一代AI模型Falcon H1R 7B。该模型以紧凑、高效且开源的形式提供世界一流的推理能力，显著提升了先进AI的普及度。
Falcon H1R 7B仅有70亿个参数，却能够挑战并在多个方面超越全球更大型的开源AI模型，包括微软的Phi 4 Reasoning Plus 14B、阿里巴巴的Qwen3 32B以及英伟达的Nemotron H 47B。此次模型发布再次巩固了TII在高效AI创新领域的领先地位，并强化了阿联酋在全球技术领先国家中与日俱增的影响力。
阿联酋总统顾问兼ATRC秘书长Faisal al Bannai阁下表示： “Falcon H1R体现了阿联酋致力于构建开放、负责任的AI，为国家和全球创造真正价值的承诺。我们将世界一流的推理能力融入紧凑高效的模型，从而以一种推动经济增长、科研领导力和长期技术韧性的方式，扩大先进AI的普及范围。”
测试时推理的突破
Falcon H1R 7B在Falcon H1-7B的基础上，采用专门的训练方法和混合Transformer-Mamba架构，提高了准确性和速度。
“Falcon H1R 7B标志着紧凑型AI系统推理能力的飞跃，”TII首席执行官Najwa Aaraj博士表示，“它在顶级基准测试中取得了近乎完美的成绩，同时将内存和能耗控制在极低水平——这些正是现实部署和可持续发展的关键指标。”
这种方法释放了研究人员所谓的“潜在智能”，使Falcon H1R 7B能够更有效且高效地进行推理。该模型设定了一个新的帕累托边界，即性能的最佳平衡点，在这个平衡点上，速度的提升不会以牺牲质量为代价。
最佳基准测试
在竞争激烈的基准测试中，Falcon H1R 7B取得了卓越的成绩：
- 数学：AIME-24测试得分达88.1%，超越了ServiceNow AI的Apriel 1.5 (15B) (86.2%)——这证明了紧凑型7B模型可与规模更大的系统相媲美，甚至超越。
- 代码与代理任务：准确率达68.6%，在80亿参数以下模型中表现最佳，并在LCB v6、SciCode Sub和TB Hard基准测试中得分更高。Falcon H1R的得分为34%，高于中国的DeepSeek R1-0528 Qwen 3 8B (26.9%)，甚至超过了Qwen3-32B (33.4%) 等更大规模的竞争者。
- 通用推理：展现出强大的逻辑推理和指令执行能力，性能与微软Phi 4 Reasoning Plus (14B) 等规模更大的模型相当或接近，而参数量仅为后者的一半。
- 效率：在批量64时，单GPU峰值性能达每秒1500个令牌，凭借混合Transformer-Mamba架构，其速度几乎达到中国Qwen3-8B的两倍——在保持准确性的同时，实现了更快的可扩展性能。
“该模型是世界一流研究和工程的成果，展现了科学的精确性与可扩展设计的完美结合，”TII人工智能与数字研究中心首席研究员Hakim Hacid博士表示，“我们很自豪能够推出这样一个模型，帮助社区构建更智能、更快速、更易用的AI系统。”
开源与社区驱动
秉承TII对AI透明度和协作的承诺，Falcon H1R 7B以开源模型形式发布，并采用Falcon TII许可证。全球的开发者、研究人员和机构可通过Hugging Face访问该模型，并获取完整的技术报告，其中详细介绍了训练策略和在关键推理基准测试中的表现。
此次新版本的发布建立在TII Falcon项目全球成功的基础之上。Falcon模型自问世以来，一直位列全球顶级AI系统之列，前四代在其各自类别中均取得了全球第一的排名。历经多次迭代升级之后，Falcon在性能、效率和实际部署能力方面均树立了新标杆，证明了紧凑型、自主运行的模型能够超越规模更大的系统。这一座座里程碑凸显了阿布扎比乃至整个阿联酋在前沿人工智能领域日益增强的领导地位，同时也印证了TII开展全球顶尖研究的能力。
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